Рынок роботизации бизнес-процессов в России вошел в фазу активного развития. Компании ощутили преимущества этой технологии и готовы масштабировать проекты, начатые ранее. С чем им приходится сталкиваться и какие задачи решать? О проблемах роста — как технологических, так и культурных — рассказывает Светлана Анисимова, генеральный директор компании UiPath в России и СНГ.

- Сейчас рынок RPA уже не тот, что пару лет назад: зреют и технологии, и заказчики. Как изменяются потребности компаний в роботизации, какие ключевые изменения во взглядах происходят?

И российский, и мировой рынок быстро растет, что подтверждают независимые аналитики. Интерес увеличивается и у заказчиков, и у партнеров, которые приходят в эту сферу; на рынке появляются новые вендоры. Судя по нашим продажам, это быстрые темпы роста.

Изменения связаны с созреванием рынка. Если два года назад компании лишь присматривались к RPA, оценивали платформы и начинали первые пилотные проекты, то сейчас идет фаза масштабирования, когда компании осознали специфику технологии и ее преимущества и готовы развивать свои решения дальше. Это специфика нынешнего дня.

- Несмотря на более высокую зрелость, многие до сих пор воспринимают роботов как угрозу своим рабочим местам. Как можно справиться с этим, какие подходы вы можете рекомендовать?

Поможет только активное вовлечение сотрудников в проекты и просветительская работа. Более того, люди должны понимать, что ранний вход в работу с такими системами повышает их ценность для предприятия. Это то, над чем мы вместе должны работать. Важно формировать цифровую культуру внутри компании.

Цифровизация приходит во все сферы нашей жизни. Еще десять лет назад мы не могли представить себе, насколько зависимыми станем от смартфонов. С RPA происходит то же самое: сотрудники, которые чувствуют, что избавились от раздражающей рутины, становятся более мотивированными и превращаются в активных сторонников цифровых помощников. Из-за рутины люди вынуждены работать больше (например, задерживаться после окончания рабочего дня ради заполнения каких-то таблиц), но не получают за это больше денег.

- Культура нужна не только «внизу», но и «наверху». Насколько близки компании к восприятию концепции гибридной рабочей силы, где люди и роботы работают вместе — как единый ресурс? Что для этого нужно?

Мы к этому идем и обязательно придем — возможно, даже быстрее, чем можем себе представить. Конечно, организации различаются по уровню зрелости. Можно лишь утверждать, что пандемия и связанные с ней ограничения подтолкнули компании к цифровизации. Многим пришлось внедрять цифровых помощников и перекладывать на них часть задач.

Сейчас высшее руководство компаний довольно хорошо понимает суть технологии RPA. Остаются стратегические вопросы: как правильно внедрять, с какой стороны входить в проекты, где искать специалистов. Многие находятся в процессе написания стратегии, поиска ресурсов и вхождения в эту новую для себя технологию.

- Стратегия роботизации — насколько это важно? В каких случаях без нее не обойтись?

Стратегия всегда важна, даже когда речь идет о небольшом предприятии. Это позволяет правильно расставлять цели и приоритеты, выстраивать ожидания от технологии, измерять достигаемые результаты. Продумывать свои действия на год или два вперед всегда полезно.

- Многие изначально позиционируют RPA как временную технологию, суррогат для более «серьезных» инструментов. Как это сочетается со стратегическим подходом?

Мне кажется, сейчас таких высказываний становится все меньше. Технологию воспринимают всерьез, и Gartner включает ее в число важнейших тенденций ближайших лет. RPA уже никуда не исчезнет.

Если приложения удалось быстро и дешево интегрировать с помощью RPA и полученное решение хорошо работает, то зачем его менять на что-то «более серьезное»? Часто от заказчиков приходится слышать об огромном количестве существующих у них систем. Компании сливаются и разделяются, у них появляются филиалы, постоянно разрабатываются новые приложения... Можно мечтать о том, что все это удастся привести к единому знаменателю, но жизнь показывает, что время на эти попытки тратится впустую. Расходовать ресурсы на что-то, не связанное с основным бизнесом, — непозволительная в нынешних реалиях роскошь.

- Какие компоненты должна включать платформа роботизации, чтобы закрыть все потребности бизнеса? Какова роль этих компонентов?

Мы видим себя в качестве единой платформы роботизации, которая умеет работать со всеми приложениями и может их интегрировать легко и быстро. Конечно, приходится активно развиваться. Например, если два года назад у нас было лишь два типа роботов и оркестратор, то сейчас появилась очень серьезная функциональность, включающая Process Mining, средства отслеживания эффективности роботов, инструменты вовлечения сотрудников в процесс роботизации. Это развитие продолжится и в дальнейшем. Как известно, аппетит приходит во время еды: как только бизнес распробует новую технологию, его потребности начинают расти.

И конечно, следует отметить искусственный интеллект, который постепенно встраивается в платформы RPA. Их синергия очевидна.

- Одни советуют начинать свой путь в RPA с простейших процессов, другие говорят о том, что в этом случае будет неочевидной окупаемость проекта. Как достичь золотой середины? Чтобы были адекватные риски и достойные финансовые результаты?

Мы с осторожностью относимся к установлению прямой связи между сложностью роботизируемых процессов и финансовым результатом проекта. Эффект от внедрения робота зависит не только от числа и сложности процессов, которые он на себя берет. Можно говорить об улучшении опыта внешнего взаимодействия с компанией, о снижении числа ошибок, об увеличении скорости процессов. Здесь много факторов, которые сложно просчитать. Кстати, у нас есть собственная методология для подсчета эффекта от внедрения роботов, которую мы рекомендуем заказчикам.

Если же выбирать между простыми и сложными процессами для пилотного проекта, то оба подхода имеют право на существование. Важно понимать цели, которые компания хочет ставить перед собой. И здесь мы возвращаемся к важности стратегического подхода.

- На какой показатель окупаемости следует ориентироваться в RPA-проектах?

Наши западные коллеги гораздо раньше выходят на окупаемость проектов — обычно в течение полугода. У нас сложнее структура предприятий, дольше проходят согласования, возникают вопросы, связанные с безопасностью. За рубежом решения принимаются гораздо быстрее, меньше бумажной волокиты. Но обычно в течение года отечественные проекты окупаются — конечно, если они реализованы качественно.

- На форуме RPA 2021 были дискуссии относительно целесообразности очеловечивания роботов, в том числе присвоения им человеческих имен. С одной стороны, имя способствует лучшему эмоциональному восприятию робота людьми и большему доверию, а с другой — мешает объективному отношению к нему, особенно если робота требуется «усыпить». Каково ваше отношение к роботам с именами?

Я все-таки являюсь сторонницей имен. Нам всем свойственно стремление очеловечивать своих электронных помощников. Многие даже роботам-пылесосам дают имена и разговаривают с ними. Преимуществ в этом гораздо больше, чем недостатков.

- Отечественный рынок RPA становится конкурентным. На нем появились новые амбициозные российские игроки, государство наращивает усилия по импортозамещению. Какие возможности для роста видите вы?

Нам приходится становиться все лучше. Безусловно, поддержка локальных игроков со стороны государства сильна и будет расти. Уверенно себя чувствовать помогает ощущение, что мы на три-четыре шага впереди. Важно иметь решения, которых просто нет у конкурентов. Только это позволяет сохранить позиции на рынке.

- Каким вы видите рынок решений RPA через несколько лет?

Мы придем к единой платформе автоматизации — некому хабу, через который все системы и сотрудники предприятия смогут обмениваться информацией. Естественно, такая платформа должна и «понимать» процессы, и измерять их эффективность, и уметь работать с живыми людьми. Сейчас такие решения уже существуют в виде отдельных компонентов, и они будут развиваться и объединяться в рамках единой системы. Все это мы увидим года через три, а может, и еще раньше.

Очередная встреча дискуссионного клуба «Цифровая реальность» была посвящена регулированию в сфере искусственного интеллекта. Участники встречи обсудили проблему гиперперсонализации и связанные с ней риски, а также вопросы установления рамок приемлемого применения искусственного интеллекта. Они согласились с тем, что искусственный интеллект сегодня стал одним из драйверов изменений информационного пространства, однако последствия его проникновения в цифровую среду не всегда носят позитивный характер.

За последние несколько лет информационное пространство сильно поменялось. Во многом это связано с популярностью соцсетей: в них появляются новые инструменты, а искусственный интеллект становится основой для множества информационных сервисов, и в первую очередь выдачи контента.

«Для пользователей это происходит незаметно и делает более комфортным использование социальных платформ. Самое главное, что принес искусственный интеллект, — это именно гиперперсонализация, делающая пользование платформой более интересным и заставляющая проводить в ней больше времени», — подчеркнул Юрий Колотаев, член молодежного совета Координационного центра доменов RU/РФ.

Термин «гиперперсонализация» подразумевает существенную разницу в объеме данных, привлекаемых для персонализации контента, и используемых для этого инструментах. Персонализация выполняется не только по гендерной принадлежности, семейному положению и предпочтениям, но и по последним действиям потребителя сервиса, геолокации и т. п. Однако проблема заключается в том, что такой подход влечет создание длинного цифрового следа каждого пользователя. Это может быть довольно чувствительная информация, о раскрытии которой человек даже не подозревает. И возможность ее нечистоплотного использования уже стала реальностью. Самая большая проблема — возможность точно таргетировать информационные атаки. Персонализированная выдача информации — первое, что может нанести вред.

«Цифровая реальность ставит ребром многие вопросы. Часто возникают ситуации, когда людьми легко манипулировать», — констатировал Колотаев. То, что мы видим в Сети, не всегда прозрачно, иногда сложно заметить границу между реальностью и эмоциональной составляющей информации.

Данные в руках террористов

Как отметила Дарья Базаркина, ведущий научный сотрудник отдела исследований европейской интеграции Института Европы Российской академии наук, информационные атаки активно берутся на вооружение террористическими организациями.

Террористы манипулировали аудиторией и до появления искусственного интеллекта. Они всегда использовали психологические приемы, позволявшие создать видимость широкой поддержки их действий и массовости сторонников. Однако искусственный интеллект расширяет возможности пропаганды. Террористы, несмотря на архаичность взглядов, готовы использовать в работе самые продвинутые инструменты. Например, вербовщику всегда требовалось значительное время, чтобы войти в доверие к человеку, определить его сильные и слабые стороны. Анализ тональности поведения жертвы на различных ресурсах может радикально ускорить этот процесс. Для убеждения людей начинают применять технологию дипфейков, когда для продвижения идей используют наиболее привлекательную для конкретного человека персону. Именно поэтому террористические организации активно привлекают в свои ряды разработчиков инструментов манипуляции сознанием.

Удобство имеет свою цену

«Мы часто готовы платить высокую цену за удобство — это черта человека, о которой многие забывают», — напомнила Наталья Клюева, доцент философского факультета МГУ. Скажем, распознавание клиента по лицу и оплата товаров одним касанием подразумевают довольно большой объем раскрываемой информации.

Тем не менее гуманитарные аспекты развития и применения технологий становятся все более актуальными, и это говорит об их развитии: общество ждет новых ориентиров их использования. Очевиден общественный интерес к этическим вопросам в сфере искусственного интеллекта. И этика присутствует в национальных стратегиях развития искусственного интеллекта, хотя во многих случаях такая тема не раскрывается подробно, а документы носят рекомендательный характер. Тем не менее достигнуто общее понимание того, что принципы действия искусственного интеллекта должны соответствовать моральным установкам общества.

Андрей Игнатьев, руководитель аналитического направления Центра глобальной ИТ-кооперации, говоря о регулировании искусственного интеллекта, заметил, что человек борется со злом на протяжении всей истории и одним из важных элементов этой борьбы является поиск морально-нравственных ориентиров внутри себя. «Искусственный интеллект не этичен по определению. Говоря о его этике на нынешнем этапе развития, надо подразумевать именно этику людей, принимающих участие в создании и эксплуатации таких систем», — заявил он.

Выбирая между удобством и безопасностью, следует оценивать, насколько велики побочные эффекты этого удобства: доступность результатов нашей жизнедеятельности в цифровом мире может быть использована против нас. В идеале мы должны сами определять рамки своей прозрачности. Это можно сравнить с выходом человека в море на судне: он расширяет свои возможности, но принимает сопутствующие этому риски.

Мы являемся свидетелями бума технологий машинного обучения. Этот рынок развивается все быстрее, и игроки строят все более амбициозные планы. Достигнутые успехи впечатляют, однако они стали возможными благодаря работе специалистов высокого класса — экспертов по машинному обучению. Такие профессионалы многим просто не по карману. При этом их работа во многих случаях — в буквальном смысле «рукотворная»: ее большая часть делается вручную.

«Это апофеоз нерациональности: дорогостоящие специалисты тратят до 80% времени на предварительную подготовку данных — делают то, что вполне можно автоматизировать или хотя бы доверить менее квалифицированным сотрудникам», — отметила Екатерина Василенко, директор по продукту Neuton компании Bell Integrator. Естественно, постепенно стали появляться средства автоматизации такой работы. Этот класс решений известен как AutoML — речь идет об автоматизации всех рутинных процессов, связанных с машинным обучением. Например, такие решения дают возможность работать с сырыми, абсолютно неподготовленными данными — скажем, выгруженными из CRM.

Екатерина Василенко: «Это апофеоз нерациональности: дорогостоящие специалисты тратят до 80% времени на предварительную подготовку данных — делают то, что вполне можно автоматизировать или хотя бы доверить менее квалифицированным сотрудникам»

Bell Integrator вывел на российский рынок облачную платформу Neuton AutoML, автоматизирующую рутинные процессы при работе с данными и позволяющую создавать прогнозные модели для решения множества задач силами бизнес-пользователей без специальной подготовки. По словам разработчиков, именно таким способом можно по-настоящему демократизировать искусственный интеллект — сделать его доступным для всех категорий пользователей.

Подобные платформы призваны стать своеобразным Excel в области машинного обучения, доступным массовому пользователю. Индустрия искусственного интеллекта будет идти по этому пути, и весь вопрос лишь в том, какое место на рынке займет каждая из платформ.

По мнению Василенко, гиганты (Amazon, Google или IBM), предлагающие свои разработки AutoML на внешнем рынке, вряд ли могут быть конкурентами локальным компаниям — в частности, из-за проблем с оперативной поддержкой. А новым пользователям всегда нужны советы по множеству мелких вопросов. Оперативная поддержка чрезвычайно важна, и этим сильны именно небольшие игроки.

Кроме того, для использования многих хороших решений, разработанных стартапами (H2O, DataRobot, BigML и др.), требуются серьезная подготовка и участие профессионалов. Небольшие компании, которые не могут себе позволить таких специалистов, лишаются возможности применять эти системы.

Платформа Neuton, работающая на облачной платформе Google, появилась в прошлом году, но только сейчас ее представили в России как готовое решение для широкого круга пользователей. Она представляет собой систему с поддержкой полного цикла создания моделей — от подготовки данных до развертывания моделей и интерпретации результатов. «Под капотом» у платформы нет чужих алгоритмов, она использует запатентованный фреймворк, разработанный в Bell Integrator. Как уверяют разработчики, создаваемые модели обладают высокой точностью, но при этом довольно компактны, что ускоряет процесс их обучения и снижает требования к вычислительным мощностям.

Опыт клиентов

«Я всегда был связан с бизнес-аналитикой, но не был погружен в дата-сайенс. Возможность освоить инструмент за несколько обучающих сессий — бесценна», — заявил Сергей Исаков, директор направления по клиентскому сервису компании «Филип Моррис Сэйлз энд Маркетинг», представляющей Philip Morris в России. По его словам, интуитивно понятный интерфейс крайне важен для освоения бизнес-пользователями.

«Филип Моррис» стремится быть компанией, предоставляющей передовой клиентский сервис. Для этого очень важно действовать на опережение — иметь возможность увидеть проблему до того, как клиент сообщит о ней. Именно с этим связан интерес компании к инструментам машинного обучения. Вместе с тем полное замещение ручного труда при построении моделей, по мнению Исакова, вряд ли возможно. Как всегда, важно найти правильный баланс между автоматизацией и человеческими усилиями.

Андрей Караулов: «Задачи машинного обучения требуют квалифицированных специалистов, и даже у них уходит довольно много времени на относительно простые задачи. Желание автоматизировать их работу вполне естественно»

«Задачи машинного обучения требуют квалифицированных специалистов, и даже у них уходит довольно много времени на относительно простые задачи. Желание автоматизировать их работу вполне естественно», — отметил Андрей Караулов, руководитель департамента по работе с данными компании «ЛитРес», продающей аудио- и электронные книги. В «ЛитРес» всего несколько сотрудников, занимающихся аналитическими проектами, а работ очень много: разработка рекомендательной нейросети и предиктивной модели оттока, анализ текстов, автомодерация отзывов, классификация обращений в поддержку. Все они довольно трудоемкие. Работу с Neuton начали с построения предиктивной модели оттока: требовалось предсказать, приобретет ли клиент что-то в течение ближайшего месяца. В результате за полчаса удалось получить модель приличного качества, на основе которой можно строить маркетинговые активности.

«Я работала в банковской сфере и возглавляла дирекцию разработки продуктов. У наших специалистов всегда было много идей по повышению отклика клиентов и по новым продуктам, но из-за огромной очереди почти все они не доживали до стадии проверки на практике», — рассказала Юлия Аникина, директор по развитию бизнеса Neuton. Будь в распоряжении бизнес-специалистов инструмент, позволяющий ускорить процесс разработки моделей, все было бы иначе.

Даже если опытный дата-сайентист вручную несколько улучшит результат, упущенное время обойдется дороже. Важно понимать, что большую часть времени занимает не собственно творческая работа («магия»), а огромное количество ручного труда.

Технологии роботизации процессов (Robotic Process Automation, RPA) , несмотря на растущую зрелость, до сих пор вызывают много дискуссий, касающихся их эффективности и места в корпоративном ландшафте. Расстановка сил на рынке RPA за последние полтора года существенно изменилась. Там, где раньше безраздельно доминировали зарубежные системы, начали появляться отечественные решения. Одним из них является Sherpa RPA — платформа для роботизации с автоматизированным выявлением бизнес-процессов с помощью машинного обучения. Она относится к классу продуктов No-code: позволяет создавать приложения без программирования — с помощью методов буксировки (drag-and-drop) и визуального моделирования. Это максимально демократизирует возможности ее использования в компаниях.

Мы поговорили с Константином Артемьевым, генеральным директором Sherpa Robotics, о настоящем и будущем платформ RPA, а также обсудили сценарии их «правильного» применения.

- На конференции RPA 2021 несколько экспертов выступили с противоположными заявлениями: одни открыто признавали роботов в качестве временных, суррогатных решений, а другие призывали отказаться от восприятия RPA как «костылей». Где, с вашей точки зрения, истина?

У каждого инструмента (а RPA — это именно инструмент) есть своя сфера применения. Условно говоря, молотком надо забивать гвозди, а не шурупы.

Общаясь с клиентами, мы часто наблюдаем, что в крупной компании есть собственный отдел разработки, где «серьезные» программисты пишут что-то на известных языках. Казалось бы, проблемы, с которыми к нам приходят заказчики, мог бы решить их собственный ИТ-отдел. Однако на практике разработчики вечно перегружены и не успевают решать задачи, с которыми к ним приходят сотрудники отделов аналитики, логистики, закупок, бухгалтерии и т. д. В одной из компаний руководитель отдела развития честно признался в том, что очередь на разработку решений сейчас составляет около года. В этом случае RPA может быть отличным способом существенно ускорить внедрение точечных (а иногда и серьезных) систем автоматизации. Средний срок таких проектов — несколько недель. Два месяца — абсолютный максимум.

Получается, что с использованием RPA внедрение систем внутренней автоматизации ускоряется в 3–10 раз. Это не только наша статистика, об аналогичных показателях говорят крупные консалтинговые агентства, а также коллеги, занимающиеся внедрением других платформ. И в этом ускорении заключается самое главное преимущество. А другие факторы — например, снижение требований к разработчикам — являются лишь дополнительным бонусом.

Да, в каких-то случаях внедрение RPA может выглядеть как «костыль». А где-то перед внедрением роботов было бы неплохо выполнить оптимизацию процессов. Но иногда даже такой подход бывает оправданным как временное решение. Мы живем в очень динамичном мире, и чем оперативнее бизнес реагирует на изменения, чем быстрее может выводить на рынок новые продукты и переформатировать свои процессы, тем больше шансов на то, что он останется на плаву. Если для внедрения изменения, которое нужно немедленно, требуется полгода на разработку, это не очень хорошая ситуация. Место RPA — именно в быстром решении подобных задач и адаптации компаний к изменяющемуся внешнему миру.

- Практика показывает, что применение RPA в подавляющем большинстве случаев далеко от массовости. После пилотных (зачастую успешных) проектов решения тяжело масштабируются, и часто вовсе не из-за технологических факторов. Каковы ключевые причины этого феномена?

Мы видим несколько конкретных причин. Во-первых, внутренние команды разработки начинают саботировать внедрение RPA, потому что видят прямого конкурента. Во-вторых, ключевые сотрудники компании не понимают, в чем сильные и слабые стороны RPA, и не могут определиться с областями применения программных роботов. Часто для пилота выбирают совсем небольшую задачу: фактически пытаются заменить роботом какой-то процент времени работы одного сотрудника. Такой проект реализуется быстро и просто, но в этом случае стоимость работ может быть несопоставима с фактической отдачей — игра не стоит свеч. Даже для пилота нужно выбирать задачи, которыми занимаются несколько человек и тратят на них существенную часть рабочего дня. Только тогда эффект от внедрения роботов будет очевиден.

- Чем характеризуется платформа, которую выгодно и удобно масштабировать? Например, вы себя позиционируете как платформу для крупного и среднего бизнеса.

Можно выделить несколько ключевых свойств такой платформы. Во-первых, она должна позволять выявлять новые процессы для роботизации. При первоначальном внедрении RPA идеи о том, на каких процессах использовать эту технологию, возникают сразу. Однако после «снятия сливок» и успешного запуска первых роботов все уже не так очевидно. Поэтому платформа должна включать встроенные инструменты Process Discovery.

Во-вторых, эта платформа должна позволять вести разработку на местах, силами бизнес-пользователей. Как минимум она должна быть настолько удобной и наглядной, чтобы пользователи могли при необходимости адаптировать роботов. А если сотрудник обладает алгоритмическим складом ума, то он сможет создавать роботов самостоятельно.

В-третьих, платформа должна поддерживать все популярные корпоративные технологии. Не должно быть проблем с SAP, «1С», Oracle, технологиями виртуализации и т. п.

Однако самое главное: выгода от использования роботов не должна уменьшаться с ростом их числа. Это настоящее проклятие для лицензионных политик многих вендоров: чем дольше компания «пылесосит» свой ландшафт в поисках процессов для роботизации, тем меньше отдача от нее. Ценообразование должно учитывать этот фактор. Мы пытаемся соответствовать всем четырем критериям.

- А может ли такой платформой пользоваться малый бизнес? Насколько это возможно, удобно и выгодно?

Да, у нас есть клиенты из малого бизнеса, буквально с десятком сотрудников. Во многом это обеспечивается низким порогом входа: 50 тыс. руб. за робота — это вполне подъемная цена для SMB.

- Есть люди, считающие технологию Process Discovery «баловством». Почему вы делаете ставку на эту технологию?

Она важна для масштабирования платформы. В любой компании есть регламенты, согласно которым должны действовать сотрудники. Однако часто оказывается, что даже при наличии четких инструкций с течением времени они перестают выполняться буквально: сотрудники на местах изобретают альтернативные способы решения задач и методы обхода возникающих проблем. Об этих неформальных процессах никто из начальства даже не подозревает. Из-за этого время решения одной и той же задачи двумя разными сотрудниками может различаться в несколько раз. Поэтому, прежде чем что-то оптимизировать, следует узнать реалии бизнес-процессов и вообще поинтересоваться, нет ли там «лишних» задач, от которых лучше избавиться.

Process Dicovery — это инструмент выявления фактически сложившихся в компании процессов, а не нарисованных в теории. Только проанализировав их, можно нарисовать карту процессов и сделать их «раскадровку», которая ляжет в техническое задание для разработки роботов. Process Dicovery существенно, иногда в десятки раз, ускоряет работу аналитиков, которым иначе приходится действовать вручную. Их собственная скорость — анализ работы нескольких человек в месяц. «Вооруженный» бизнес-аналитик за месяц способен охватить работу нескольких десятков человек.

- У подхода Low-code/No-code много сторонников и не меньше скептиков. В каких случаях эти решения использовать правильно, а какие признаки, наоборот, являются стоп-факторами?

Если говорить о таких решениях в целом, то их эффективное применение охватывает следующие случаи: когда необходимо очень быстро создать прототип решения, которое будет работать из коробки, и сильно хочется сэкономить на разработке. То есть нужен готовый продукт здесь и сейчас. Такие решения сильно выручают: позволяют собрать «домик» из кубиков конструктора.

Проблемы же возникают при масштабировании, когда стандартных возможностей платформ уже не хватает. В случае уникального дизайна или сложной бизнес-логики, нетипичной для таких продуктов, также возникнут сложности. Еще одно ограничение — большие объемы обрабатываемой информации. Если сотня и даже тысяча пользователей — не проблема, то в случае десятков тысяч пользователей требуется более серьезный инструмент.

- Каковы требования к экспертам для разработки на платформах No-code? Много ли сейчас таких специалистов на рынке?

Мы оцениваем российский рынок специалистов, обученных на какой-либо из платформ No-code, примерно в 10 тыс. человек. Надо признать, что основная масса специализируется не на RPA, а в какой-то из смежных областей.

Главное требование — наличие алгоритмического склада ума. Этому очень тяжело научить гуманитариев, они с такими задачами в жизни не встречаются. Важно последовательно, по шагам, разложить свою задачу, декомпозировать ее и изложить в виде алгоритма — хотя бы словами, а также описать исключения из правил.

Но программистом быть вовсе не обязательно. За короткое время обучаются системные администраторы, бизнес-аналитики и даже пользователи, просто хорошо владеющие Microsoft Excel — на уровне, превышающем базовые функции. К счастью, у огромного количества пользователей навыки алгоритмизации присутствуют — когда-то в жизни они с задачами подобного рода уже сталкивались.

У нас есть собственная академия, подготовившая уже около сотни специалистов. Программа проста: на заочное ознакомление даем записанные ролики, затем — домашнее задание, по видеосвязи обсуждаем задания и возникающие вопросы. Двух-трех недель в таком режиме хватает для того, чтобы человек, раньше не сталкивавшийся с разработкой, начал создавать вполне полезных и применимых в бизнесе роботов.

Очень выгодно работать с вузами. Сейчас на их базе создается много курсов дополнительного образования, куда приходят уже состоявшиеся специалисты, которым нужны дополнительные навыки, связанные с цифровой трансформацией. Такие люди хорошо мотивированы, жадно впитывают знания, с ними комфортно общаться. Сейчас на базе двух вузов мы открываем курсы по обучению работе с нашей платформой и делаем большую ставку на них.

- Приведите пример нескольких успешных кейсов внедрения вашей платформы. Что у них общего?

Заказчики очень разные, но у самых успешных проектов действительно есть общее: несколько человек выполняют одну и ту же бизнес-функцию, отнимающую более половины рабочего дня. При этом присутствует «человеческий фактор»: сотрудники совершают некоторое количество ошибок, критичных для процесса. Когда сочетаются такие обстоятельства, вопросов об экономическом эффекте даже не возникает.

Один из примеров — обогащение информации о клиентах и лидах для страховой компании. Чтобы сделать хорошее коммерческое предложение или «правильный» звонок, сотрудник отдела продаж должен иметь как можно больше информации. На ее сбор в открытых источниках уходит много времени. Робот существенно сокращает это время и повышает полноту информации за счет охвата большего числа источников. Это сразу же отразилось на конверсии: эффективность звонков резко выросла. Когда речь идет не только о сокращении ручного труда сотрудников, но и о повышении качества процессов, это идеальный вариант.

Другой пример — обработка большого количества сканированных документов (счетов, актов, накладных) в компании, торгующей металлопрокатом. Этим ежедневно занимались более 10 человек. Роботизация позволила освободить их рабочее время. Сотрудники были счастливы, и никто не беспокоился об увольнении, потому что эта рутина не была для них профильной деятельностью.

Наконец, есть нетипичный, но очень показательный пример роботизации — ввод данных в одну из ГИС, которая изначально была не слишком удачно спроектирована: у нее отсутствует функция импорта. Организациям требуется отчитываться в этой системе о производимых товарах, и есть компании, которым ежемесячно требуется вносить несколько тысяч позиций. Ввод одной товарной позиции требует заполнения 50 полей — это около 20 минут. Робот позволил сократить время на внесение одной записи до 50 секунд. Это сэкономило огромное количество времени нескольким сотрудникам.

- Политика импортозамещения ужесточается, да и расстановка сил на рынке за последние пару лет изменилась. Готовы ли крупные компании переходить на отечественные платформы роботизации, если ранее они выбирали западные?

Многие клиенты готовы, и в ряде случаев этот процесс начался. Наше государство регуляторными мерами — в частности, созданием реестра отечественного ПО — сильно помогло. Это не решающий, но важный фактор для многих компаний.

Кроме того, по каналам обратной связи мы получаем от клиентов информацию о том, что техническая поддержка отечественных компаний работает гораздо быстрее. Ответ на стандартный технический вопрос можно получить не за несколько недель, а за несколько часов, в течение того же рабочего дня. Наконец, поддержка других российских систем, в том числе «1С», и русского языка выполнена гораздо лучше.

Если говорить о конкурентоспособности отечественных платформ RPA, то на рынке существуют как минимум три игрока, способных производить продукты, конкурирующие с ведущими западными решениями. Таким образом, даже среди российских платформ есть выбор, и это замечательно.

- Куда движется рынок программных роботов? Какой вы видите индустрию через 3–5 лет?

Мне кажется, что тенденция No-сode будет только усиливаться и сотрудники на местах смогут принимать все большее участие в роботизации процессов. Я вижу это как переход от формализованных инструментов разработки к менее формализованным. Уже сейчас люди могут решать многие бытовые задачи с помощью голосовых помощников. Взаимодействие при создании бизнес-решений также будет происходить с помощью естественной речи: сам инструмент будет ее преобразовывать в формальные представления, которые RPA сможет выполнять. Как сейчас «Алиса» может проложить маршрут или помочь с ежедневными делами, так и условная «Оксана» сможет проверить электронную почту, найти конкретное коммерческое предложение, подставить туда нужные реквизиты, вывести на печать и отправить бухгалтеру. Симбиоз между голосовыми помощниками, способами неформального создания алгоритмов и инструментами RPA — дело совсем недалекого будущего.

Дискуссии, прошедшие в рамках форума «Роботизация бизнес-процессов — 2021», организованного издательством «Открытые системы», показали очевидную тенденцию: ответственность за создание роботов все чаще переносится в бизнес-подразделения. Причем многие участники позиционируют такой подход чуть ли не как единственный эффективный. Главное — уговорить сотрудников заняться созданием «боевых помощников» и дать простой инструмент для этого.

Показательным с этой точки зрения стал проект в «Сбере»: силами самого бизнес-подразделения здесь роботизировали процесс «Исполнительное производство», связанный с интеллектуальной обработкой документов. Он достаточно трудоемок и при этом требует оперативности. В первую очередь создали робота, который отрабатывал все массовые и рутинные операции вместо сотрудников. Затем снизили число верифицируемых атрибутов в документах. Наконец, сократили время верификации с помощью нормализации и повышения качества данных. Таким образом, все простейшие действия были роботизированы: заполнением большого числа полей занимается робот. А большинство верифицируемых сотрудниками атрибутов можно извлечь из справочников и внешних источников.

«Согласно принципу Парето, 20% усилий дают 80% результата. При роботизации любого процесса первый этап показывает лучшие результаты, следующий — тоже неплох. А дальше эффект от автоматизации проявляется все меньше. Важно понять, когда следует остановиться: лучшее — враг хорошего», — резюмировал Владимир Решетников, лидер команды разработки RPA дивизиона «Транзакционный бизнес» «Сбера».

Владимир Решетников: «При роботизации любого процесса первый этап показывает лучшие результаты, а дальше эффект проявляется все меньше. Важно понять, когда следует остановиться: лучшее — враг хорошего»

«Мы очень много внимания уделяем сценарию, когда роботов пишут пользователи, а не программисты, и считаем, что он очень эффективен, так как затраты в этом случае близки к нулю», — заявил Виктор Тимошин, генеральный директор компании «Лексема». По его словам, у бизнес-пользователей всегда есть время вне пиковой нагрузки, которое они могут позволить себе потратить на создание робота. С помощью такого подхода в компании «Ренессанс Страхование» удалось организовать сложный, но весьма эффективный процесс роботизации юридического отдела.

«Для этого необходим инструмент, который позволяет решать широкий спектр задач, является простым в использовании и обеспечивает высокую скорость разработки», — подчеркнул Виталий Рыбалкин, директор центра автоматизации и роботизации процессов компании «Ренессанс Страхование». Здесь начали эксперименты с RPA нескольких разработчиков, но после появления первых результатов спрос со стороны бизнеса вырос и стало понятно, что их силами обойтись не удастся. Тиражировать проект можно только силами бизнес-подразделений. Как признал Рыбалкин, эту идею крайне сложно «продать» бизнесу, но в случае успеха этот путь самый эффективный.

Виталий Рыбалкин: «Идею разработки роботов силами пользователей крайне сложно 'продать' бизнесу, но в случае успеха этот путь самый эффективный»

В Tele2 прибегли к похожему подходу по совету немецких коллег из «Дойче Телеком», считающих, что если выбрать подходящие инструменты, правильно их позиционировать и заручиться поддержкой руководства, то вполне можно внедрять RPA силами бизнес-подразделений. В результате ИТ-подразделение привлекается только на последнем этапе создания роботов — при их выводе в эксплуатацию.

«Мы являемся сторонниками собственных разработок, поэтому никого не ждали и разработали совместно с UiPath курс для студентов ИТ-университетов. По итогам приняли на работу несколько молодых специалистов, что сократило расходы на работу с подрядчиками», — рассказал Алексей Горбунов из «Уралхима». В результате за короткий срок удалось роботизировать более 80 процессов, подавляющее большинство которых работают на благо финансовой функции. В дальнейших планах компании — к концу нынешнего года научить бизнес создавать роботов самостоятельно.

Меньше кода — больше дела

Крайне важную роль в демократизации технологии RPA играют инструменты категории Low-code (или даже No-сode), использующие визуальные интерфейсы вместо языков программирования, что позволяет существенно снизить требования к разработчикам. Именно они зачастую являются проводником роботов в бизнес.

Действительно, цифровизация стала очень востребованной. Сейчас любая крупная компания хочет быть ИТ-интегратором — это касается и банков, и телеком-операторов, и даже промышленных компаний. Как следствие, рынок ИТ вымывается и работать на столь перегретом рынке становится сложно.

Отсюда возникает одна из ключевых тенденций цифровизации — интерес к платформам Low-code, в том числе RPA. Однако при этом крайне важно создать экосистему роботизации, в которой сам продукт является лишь деталью. Неменьшую роль играют сообщество единомышленников, методологии, обучение, поддержка и партнеры.

«Роботизация в целом сокращает кадровый ИТ-голод. Она 'выпрямляет' процессы, превращаясь в катализатор их цифровизации. Проекты RPA становятся своеобразной 'кашей из топора', стимулируя трансформацию компании», — отметил Сергей Ложкин, управляющий директор компании PIX Robotics. И большое место в этом процессе занимает изменение мышления людей благодаря низкому порогу входа в программирование.

Сергей Ложкин: «Роботизация 'выпрямляет' процессы, превращаясь в катализатор их цифровизации. Проекты RPA становятся своеобразной 'кашей из топора', стимулируя трансформацию компании»

По данным AI Multiple, 40% RPA-проектов не оправдывают ожиданий с точки зрения различных факторов: времени, стоимости, экономии. Многие производители платформ роботизации пытаются совершенствовать свои решения в этом направлении.

«Мы поставили целью демократизировать применение RPA в среднем и крупном бизнесе», — заявил Константин Артемьев, генеральный директор Sherpa Robotics. Для этого понадобится масштабируемая платформа, позволяющая выявить процессы для роботизации, а также запуск разработки на местах и поддержка всех популярных методологий разработки. В Sherpa Robotics в итоге пришли к платформе No-сode: более 90% разработанных на ее базе роботов не имеют ни единой строчки кода.

«Режим Low-сode де-факто становится стандартом платформ роботизации. Поэтому шагом вперед будет именно No-сode», — согласен Артур Буляков, директор по развитию Primo RPA. Однако не стоит забывать о потребности в режиме Only-сode для решения наиболее серьезных задач или для работы специалистов, которым просто не нравится «двигать прямоугольники».

Создаваемые при помощи платформ Low-сode/No-сode решения могут иметь самый широкий спектр применения. Николай Каморник, консультант по автоматизации бизнес-процессов NICE EМЕА, продемонстрировал возможности самообучающихся персональных помощников, отслеживающих все происходящее на рабочем столе и способных вести пользователя по рабочему процессу. Илья Капля, руководитель проектов Pravo Tech, рассказал о профессиональных чат-ботах, позволяющих сотрудникам получать нужную информацию в два раза быстрее, что повышает их вовлеченность и стимулирует к самообразованию. Михаил Соболев, руководитель отдела роботизации компании «Т1 Интеграция», проанализировал возможности применения программных роботов для функционального и нагрузочного тестирования. С их помощью можно тестировать целые бизнес-процессы и моделировать различные тестовые сценарии.

Суррогат, «костыли» или полноценный инструмент?

«Я стал гораздо позитивнее относиться к технологиям RPA. При наличии «зоопарка систем» они выступают отличным суррогатом интеграции. И главное — создают позитивное ощущение у бизнес-заказчика: процессы существенно ускоряются», — описал свои впечатления Сергей Переверзев, директор по правовым вопросам «МегаФона». Юридической службе «МегаФона» необходимо оптимизировать обработку неструктурированных документов, которую выполняют множество систем — более 20. В ходе проекта требовалось интегрировать их работу, и RPA справились с этой функцией очень быстро: проект занял всего два месяца. Для полноценной интеграции времени потребовалось бы гораздо больше.

Юрий Пчелин: «Самое важное — перебороть стереотипное мнение о том, что роботизация — это 'костыли', выступающие в качестве временной замены полноценных решений»

«RPA — это временное решение, и надо помнить, что на смену ему придет другая, более серьезная система», — считает Артем Несмеянов, руководитель направления RPA в компании «Центр корпоративных решений» холдинга НЛМК. Такой подход выдвигает жесткие требования к основным параметрам эффективности робота: к времени разработки, качеству работы и экономическому эффекту. Целевой эффект для роботов в НЛМК — окупаемость до одного года (максимум — до двух лет). На сегодняшний день в компании запущено более 40 роботов, выполняющих работу 70 сотрудников на полной занятости.

«Самое важное — перебороть стереотипное мнение о том, что роботизация — это 'костыли', выступающие в качестве временной замены полноценных решений», — уверен Юрий Пчелин, начальник управления поддержки корпоративных сервисов и аналитики компании «X5 Технологии». Проблема многих организаций — обилие монолитных систем, между которыми прокладываются дорогостоящие трассы интеграции. А недостаток этих каналов компенсируется перепиской и обменом файлами.

«Мы считаем, что каждый в компании может создавать собственные интеграционные потоки с помощью роботизации», — резюмировал Пчелин. Разумеется, речь идет о довольно простой функциональности, реализуемой практически без программирования. Это по силам человеку, знакомому с диаграммами в Microsoft Visio и формулами в Excel.

Как показал форум «Роботизация бизнес-процессов — 2021», уже в четвертый раз проведенный издательством «Открытые системы», технологии роботизации становятся все более зрелыми и находят свое место в концепции гибридных кадров. Не случайно слово «робот» многие участники стараются заменять понятием «цифровой сотрудник», подчеркивая равноправность электронной и человеческой рабочей силы. Хотя большинство из них в силу привычки пока еще регулярно оговариваются.

«Еще четыре года назад многие говорили, что инструмент RPA настолько прост, что долго не проживет. И он был настолько неудобен для архитекторов и ИТ-служб, что к нему относились с большим скепсисом», — напомнила Наталья Роменская, основатель компании DigitalFamily.pro. Однако в дальнейшем роботизация начала «умнеть» и у решений начали появляться модули искусственного интеллекта. Сейчас рынок приходит к следующему уровню — так называемой гиперавтоматизации. Это новая тенденция, подразумевающая использование всего спектра современных технологий для максимальной автоматизации процессов. Таким образом, рынок идет к укрупнению, а цифровизация процессов будет включать в себя появляющиеся технологии.

Разумеется, не все ожидания от RPA соответствуют действительности.

«Есть иллюзия, что робот на 100% может заменить человека. Но, во-первых, всегда остается стадия ручного разбора случаев, где роботы не справились. Во-вторых, роботами надо управлять, и это интеллектуальная работа: от людей требуется более сложная экспертиза», — подчеркнула Анастасия Изыкова, руководитель дирекции повышения эффективности операционного департамента «Альфа-Банка».

Далеко не каждый процесс имеет смысл роботизировать, даже если формально он соответствует критериям. Из-за этого лишь малой части проектов в реальности дается ход. Например, RPA нецелесообразно использовать на любом «ручном» процессе. Кроме того, важно, чтобы проект быстро окупился. И наконец, до сих пор приходится сталкиваться с непониманием бизнес-заказчиками возможностей и выгод RPA и даже со страхами пользователей. Психологическая составляющая по-прежнему крайне важна.

Проблемы масштабирования

Как предостерег Анатолий Белайчук, президент Ассоциации профессионалов управления бизнес-процессами, сильные стороны технологии RPA часто нивелируются ее недостатками. Известны такие ее плюсы, как быстрая окупаемость, низкое влияние на работу существующих систем, а также относительно невысокие требования к квалификации разработчиков. Однако без привлечения профессионалов существует риск получить низкую надежность систем и консервацию неэффективных процессов — автоматизируются процессы, от которых надо избавляться. А автоматизация простых массовых операций во многих случаях не дает возможности рассчитывать на серьезный экономический эффект.

«Роботов нужно уметь не только создавать, но и «хоронить», а для этого надо уметь оценивать стадии их жизненного цикла. Иначе технический долг будет очень быстро расти», — предупредил Белайчук. По его словам, 80% внедрений RPA скромны по масштабу: число роботов не превышает 10. «Золотые самородки» — массовые рутинные операции с простой логикой — быстро заканчиваются, а дальше компании «упираются в стену».

Анатолий Белайчук: «Роботов нужно уметь не только создавать, но и «хоронить», а для этого надо уметь оценивать стадии их жизненного цикла»

«Многие компании попробовали разные решения и стоят перед необходимостью масштабироваться», — констатировал Николай Буланов, руководитель решений Blue Prism в России и СНГ. По его мнению, трансформация бизнеса через интеллектуальную автоматизацию — весьма длительный процесс. Это марафон, состоящий их трех волн: сначала достигается точечная эффективность, далее реализуется роботизация целых функций и кросс-процессов и, наконец, происходит полная трансформация бизнеса.

Как отметил Николай Кабанов, директор по предпродажной подготовке UiPath в России и СНГ, срок внедрения 88% пилотных RPA-проектов составляет не более 6 месяцев и такие решения даже показывают неплохие результаты. А что дальше? Часто не происходит никаких прорывов: наблюдается или умеренный рост использования RPA, или даже стагнация — в случае неспособности расширить использование платформы на всю компанию.

На практике оказывается, что RPA нужны «усиливающие факторы». Например, ими могут быть системы процессной аналитики (process mining) или средства безбарьерной совместной работы людей и роботов. Кстати, в числе прочего process mining может отмечать задачи, с которыми робот не справляется.

«О роботизации говорят все, и практически у каждой уважающей себя компании в стратегии заложена роботизация. Если в 2017 году 20% компаний лишь занимались тестированием, то в прошлом году аналитики насчитали 63% компаний, имеющих стратегию роботизации», — сообщила Марианна Данилина, руководитель направления по цифровой трансформации «Промсвязьбанка». Казалось бы, уже никому не надо доказывать эффективность роботизации, однако на практике картина иная: большинство компаний начинают только с нескольких процессов, и лишь не более 4% компаний автоматизировали свыше 50 процессов. Это крупнейшие компании, которые могут себе позволить создать центр экспертизы и привлекать лучших специалистов. При этом они не всегда задумываются об экономических эффектах, фактор инновационности для них бывает важнее. А в рамках чисто экономического эффекта продавить проекты RPA не всегда получается. Именно поэтому дальше точечного применения этой технологии дело зачастую не идет.

На данный момент самая крупная группировка роботов в России – 1,1 тыс. единиц – создана в РЖД. Дмитрий Смоляров, заместитель директора главного вычислительного центра РЖД, рассказал о подходах, позволяющих управлять столь масштабным хозяйством и развивать его. Ведь даже роботы могут ошибаться, «не выходить на работу», либо простаивать – например, если изменился интерфейс какой-либо информационной системы. Кто и как должен следить за «трудовой дисциплиной» робота? Обычно ГВЦ участвовал в работе информационных систем лишь на их последней стадии – эксплуатации. Чтобы «штамповать» роботов, пришлось перестроить свои процессы, появляясь в процессах на ранних этапах их создания. В ГВЦ удалось развернуть настоящую экосистему создания и эксплуатации отраслевых программных роботов, обеспечивающую предотвращение и устранение сбоев в работе виртуальных помощников.

Нужно ли роботу имя?

«Почему не получается запускать проекты так быстро, как хотелось бы? Проблема роботов — люди», — заявил Максим Яцкевич, директор по ИТ-продуктам банка ВТБ. Казалось бы, все просто: заинтересовать топ-менеджмент, понять технологию, создать центр компетенций и управлять изменениями. Однако любая организация инерционна, и поэтому лидеру проектов RPA приходится прикладывать огромные усилия. Ему нужны дополнительная мотивация и помощь, а также привлечение внимания к проектам со стороны топ-менеджмента. И тогда можно рассчитывать на серьезное сокращение запланированных бюджетов.

«Придумайте системе собственное имя. Эта практика, подсмотренная у «Яндекса», дала хорошие результаты: подобное очеловечивание программы вызывает доверие у сотрудников», — порекомендовал Александр Нуреев, руководитель направления RPA «Beeline Казахстан». За полтора года работы в компании роботизировали более 250 процессов, сэкономив за это время более 12 тыс. человеко-часов.

Разумеется, причина успехов кроется не только в именах. Например, Нуреев считает важным подавлять слухи о сокращении персонала, выявлять источники их появления и наказывать виновных. Кроме того, не стоит излишне напрягать разработчиков задачами поддержки. Поначалу такой подход кажется естественным, но когда количество роботов растет, это сильно отвлекает и демотивирует специалистов.

Дмитрий Фролов: «Нам казалось, что роботизация — это не только эффективно, но и модно. Однако романтизация технологий не позволяла достаточно формализовать процесс»

Истории с именами для роботов почти всегда несут мощный маркетинговый эффект. Тем не менее они могут играть и негативную роль, когда включается принцип: «Ничего личного — только бизнес».

«Нам казалось, что роботизация — это не только эффективно, но и модно. Однако романтизация технологий не позволяла достаточно формализовать процесс», — признался Дмитрий Фролов, руководитель операционного департамента «Альфа-Банка». Например, в «Альфа-Банке» теперь принципиально не дают имен роботам, иначе их потом психологически очень сложно выключить. Более того, в сленге специалистов появились такие понятия, как рождение и смерть робота. Сейчас около 100 процессов банка роботизированы и, что не менее важно, четыре «цифровых сотрудника» уже выведены из эксплуатации. Но интересно, что при этом в «Альфа-Банке» до сих пор не выбрали единую платформу RPA.

RPA становится большим бизнесом

Дмитрий Карпов: «Рынок роботизации становится массовым и очень динамичным и через пять–шесть лет превзойдет по объему рынок ERP. Внедрение RPA стало большим бизнесом»

«Технология RPA прошла хайп, к ней предъявляются очень серьезные требования», — подчеркнул Дмитрий Карпов, cоучредитель и директор по инновациям компании ElectroNeek Robotics. По его словам, рынок становится массовым и очень динамичным и через пять–шесть лет превзойдет по объему рынок ERP. Услуги внедрения RPA стали большим бизнесом. В 2020 году компании приняли на работу более 50 тыс. RPA-специалистов, а сейчас открыто около 7 тыс. вакансий.

Вместе с тем рост конкуренции между партнерами крупных вендоров RPA приводит к ценовым войнам. Как следствие, все больше интеграторов вынуждены смотреть на рынок шире и выходить в сегмент средних и малых компаний. Для заказчиков технологии RPA действительно становятся доступнее, особенно с учетом перехода многих производителей на модель продажи услуг по подписке.

Форум [it]MF 2021, организованный издательством «Открытые системы» и прошедший в начале июня, по традиции стал площадкой для обсуждения реализованных проектов и лучших практик в области сервис-менеджмента.

«Газпромбанк» представил сразу два доклада, охвативших разные стороны крупного трансформационного проекта, реализованного банком. Лариса Иншакова, начальник управления сопровождения ИТ-сервисов «Газпромбанка», рассказала о «новой эре управления ИТ-процессами». Эти работы были начаты в 2018 году, когда руководство банка приняло решение о перестройке всего розничного бизнеса. Процесс поддержки бизнеса выстраивали вместе с пришедшей новой командой. При этом основной задачей стало показать реальные объемы работ в ИТ и подсветить проблемы, неизвестные руководству. Решение на платформе Micro Focus охватило все процессы управления ИТ-ресурсами — от планирования потребностей до вывода из эксплуатации. Результатом стало создание единой точки входа для всех обращений по вопросам ИТ. Что важно, удалось полностью избавиться от остального документооборота по этой теме.

Илья Кузин: «Сервисный подход — гигиенический минимум для современной организации. Это не сложнее, чем чистить зубы и умываться»

«Сервисный подход — гигиенический минимум для современной организации. Это не сложнее, чем чистить зубы и умываться», — считает Илья Кузин, начальник Центра сервисной организации «Газпромбанка». Он поделился опытом разработки сервисного подхода для всех подразделений банка, а не только для ИТ. С этой целью была сформирована модель сервисного управления организации и создано специальное подразделение — Центр сервисной организации. Центр брендировал себя и свой подход, выбрав название «Ключ» и создав собственный логотип. Его специалисты ведут усиленную коммуникационную работу внутри банка.

Кузин поделился несколькими лайфхаками, позволившими успешно развивать проект. Он сообщил, что его сотрудники вдохновляются сервисами «Госуслуг», которые действительно упрощают жизнь людям, поскольку позволяют им тратить гораздо меньше времени на решение проблем.

Вероника Калмыкова, заместитель начальника филиала ФКУ «Центр по обеспечению деятельности Казначейства России», рассказала о проекте импортозамещения ITSM-системы с помощью решения Naumen Service Desk. Особенностями проекта стали огромный масштаб, высокая нагрузка на создаваемую систему и требование к бесшовности миграции — она не должна была сказаться на эффективности работы. Калмыкова рекомендовала ни в коем случае не забывать про обучение специалистов. К моменту перехода они должны четко знать, что и как работает в системе.

Евгений Новиков: «Можно развиваться эволюционно и революционно. Но в случае слияния нескольких крупных компаний все происходит совершенно по-другому: объединение их ИТ-ландшафтов похоже на столкновение галактик»

«Можно развиваться эволюционно и революционно. Но в случае слияния нескольких крупных компаний все происходит совершенно по-другому: объединение их ИТ-ландшафтов похоже на столкновение галактик», — так Евгений Новиков, руководитель отдела ITSM-решений компании «Т1 Интеграция», описал эффект, возникший при объединении трех банков в рамках ВТБ. И в этой крайне сложной ситуации нужно было обеспечить непрерывность работы всех сервисов. Требовалась централизация процессов ИТ-поддержки. Ошибки были недопустимы, ведь на кону стояла репутация на государственном уровне: например, зарплату Министерству обороны перечисляют через ВТБ. Решить проблему помог переход на единую платформу Micro Focus Service Manager.

«Административный рычаг — наше всё. Кроме того, необходимо оставлять запас времени и бюджета под «неожиданности», особенно когда речь идет об унаследованных системах», — подчеркнула Татьяна Натрусова, директор по управлению проектами департамента управления и координации технологических изменений банка «ВТБ».

Больше чем автоматизация

Тренд гиперавтоматизации, выявленный недавно Gartner, набирает обороты. Гиперавтоматизация — это интегрированный подход к применению технологий, появившихся в последнее десятилетие. Он включает использование совокупности средств машинного обучения, «обычного» программного обеспечения и средств автоматизации выполнения работы.

Игорь Простоквашин, ведущий бизнес-аналитик Comindware, подчеркнул, что гиперавтоматизация стала эволюцией более ранних подходов. По прогнозам Gartner, в 2022 году рынок гиперавтоматизации вырастет на 24% и достигнет почти 600 млрд долл. Его драйвером и фундаментом являются средства управления бизнес-процессами.

Андрей Косыгин: «К числу областей, наиболее актуальных в системах по управлению сервисами, относятся порталы, чат-боты, искусственный интеллект, и отдельное место занимает оркестрация задач и потоков»

По словам Андрея Косыгина, ведущего архитектора решений Micro Focus, есть ряд областей, наиболее актуальных в системах по управлению сервисами (Enterprise Service Management, ESM). К ним относятся порталы, чат-боты, искусственный интеллект, и отдельное место занимает оркестрация задач и потоков. Говоря о дальнейших направлениях развития автоматизации в средствах ESM, Косыгин выделил три направления: роботизацию процессов, текстовое и гибридное создание контента, а также объединение платформ ESM и средств управления гибридными облаками.

Как отметила Александра Прокофьева, руководитель отдела разработки и внедрения систем управления ИТ Inline Group, без современных ИТ-систем невозможно добиться прозрачности процесса управления ИТ-активами и контроля других активов. Она поделилась подходами к внедрению процесса управления ИТ-активами и рассказала о наиболее востребованных процедурах, а также о возможностях автоматизации управления не только ИТ-активами, но и материально-техническими ресурсами.

Тему управления ИТ-активами продолжил Сергей Довгань, технический директор «СДИ Софт». Он напомнил, что при внедрении конфигурационных баз данных и систем управления ИТ-активами часто остаются за кадром вопросы детального учета активов и своевременного обеспечения необходимой информацией служб эксплуатации и развития. Зачастую требуется предотвращать явные ошибки и повышать достоверность информации. Степень охвата и детализации учета очень важна, особенно в случае массовых и мелких элементов активов.

Ленар Рахматуллин, руководитель направления Service Desk компании ICL Services, рассказал о наблюдающейся в последнее время тенденции — привлекать не одного, а двух поставщиков для одного и того же сервиса. Такой подход дает компаниям целый ряд преимуществ: здоровая конкуренция и, как следствие, лучшая цена, поддержание поставщиков в тонусе, генерация улучшений и формирование базы знаний. Рахматуллин привел примеры реальных проектов, выполненных для крупных отечественных и иностранных компаний, в ходе которых были задействованы несколько поставщиков.

Low-Code/No-Code: революция в разработке?

«Технологии Low-Code/No-Code способны радикально изменить возможности трансформации бизнеса. При прочих равных условиях именно они дают настолько мощный толчок к изменениям, что можно говорить о перевороте в отрасли», — заявил Алексей Трефилов, директор ELMA. Задачей трансформации озабочены многие, и, поглядывая на конкурентов, они размышляют, как это сделать эффективнее. Необходимые изменения твердо ассоциируются с ИТ. Однако этап разработки систем становится «узким горлышком». Он ограничивает количество бизнес-идей, способных реально дойти до реализации, и серьезно растягивает проекты во времени. Разработка корпоративных приложений всегда была трудоемким и долгим делом: решения стоят дорого, а длительные сроки их создания приводят к выпуску не всегда актуальных систем.

Алексей Трефилов: «Технологии Low-Code/No-Code способны радикально изменить возможности трансформации бизнеса. При прочих равных условиях именно они дают настолько мощный толчок к изменениям, что можно говорить о перевороте в отрасли»

Использование технологий Low-Code/No-Code позволяет справиться с проблемой «кладбища нереализованных идей». Демократизация процесса разработки и предоставление простого инструмента, позволяющего мышкой создавать решения различной степени зрелости, — это прорывная инновация для всего рынка.

Вадим Сорокин, директор департамента по работе с корпоративными клиентами компании «Террасофт», развил тему, рассказав о глобальных трендах на рынке Low-Code, о применимости таких решений и их влиянии на бизнес. «Террасофт» провела опрос, и его результаты показали, что 43% ИТ- и бизнес-руководителей считают нехватку квалифицированных кадров главной проблемой на пути цифровой трансформации. Имеющихся ресурсов не хватит, чтобы реализовать все потребности компаний в бизнес-приложениях, поэтому роль платформ разработки, ориентированных на обычных бизнес-пользователей, огромна. Более того, 50% респондентов отметили, что разработка Low-Code не только менее требовательна к квалификации кадров, но и выполняется гораздо быстрее.

Однако нельзя не признать, что эти платформы пока далеки от идеала. По статистике, из трех разработчиков, занимающихся созданием «серьезных» бизнес-приложений на платформах Low-Code, двое сейчас связаны с ИТ и лишь один является бизнес-пользователем. К сожалению, в нынешней ситуации с распространением и развитием платформ невозможно реализовать проекты без ИТ-бэкграунда, и над этим надо работать.

2 июня состоялся [it] Management Forum, организованный издательством «Открытые системы». [it]MF 2021 продолжил серию форумов по управлению ИТ — флагманских мероприятий, которые «Открытые системы» проводят с 2004 года.

В этом году организаторы провели ребрендинг, чтобы подчеркнуть, что в рамках форума обсуждаются задачи управления не только ИТ, но и цифровым бизнесом в целом. И это не случайно: помимо традиционных тем сервис-менеджмента и управления бизнес-процессами, все большее отражение на последних форумах ITMF находила тема цифровой трансформации.

Вадим Пестун, директор по технологиям и цифровой трансформации московского офиса BCG, в ходе своего выступления провел аналогию между механизмами цифровых экосистем и живой природой. По его мнению, понятие «экосистема», взятое из биологии, не случайно прижилось в цифровой сфере.

«Происходящее сейчас объединение игроков вокруг определенных продуктов и сервисов по своим принципам и архитектуре очень напоминает процессы, наблюдаемые в природе», — уверен Пестун. Эволюция ИТ создала аналоги биологических экосистем, имеющие похожий набор элементов, свойств и механизмов развития. Экосистема в ИТ — совокупность систем, сервисов и продуктов, неразрывно связанных в единую сеть организационными или технологическими процессами. Их важные свойства — децентрализованность, самоорганизация и синергия. Сегодняшние успешные экосистемы формируются вокруг удачного пользовательского опыта, а лидерами в этих процессах являются крупнейшие ИТ-сервисы. Российский рынок пока довольно мал, но «Яндекс», «Сбер», «Тинькофф» и Mail.ru демонстрируют удачные примеры созданных экосистем.

Иван Мельник: «Допускать ошибки — нормально, но надо это делать с умом. Иначе ни о каком движении вперед речи быть не может»

«Допускать ошибки — нормально, но надо это делать с умом. Иначе ни о каком движении вперед речи быть не может», — подчеркнул Иван Мельник, директор по инновациям Х5 Retail Group и лауреат премии CDO Award 2021. Логика действий довольно проста: надо открыть отчет о прибылях и убытках по статьям и департаментам и придумать, как можно избежать плохих показателей. Мельник рассказал о развитии инноваций в X5 — о том, как работает воронка инноваций, по каким критериям отбираются стартапы и как внедряются решения, а также проанализировал успешные и провальные кейсы. Самыми интересными проектами последнего года стали биометрия, «умные» весы и приложение «Экспресс-скан».

Гибкость и «осознанная» трансформация

«На смену традиционной автоматизации пришла осознанная цифровая трансформация», — заявила Дарья Кобякова, представитель IBM Business Automation в России. Сегодня многие компании, пытаясь стать цифровыми, утверждают новые стратегии, внедряют современные технологии. Однако при этом они зачастую не понимают, что такое цифровая компания и с чего начинается цифровая трансформация. Многие нынешние лидеры рынка, на которых пытаются ориентироваться, изначально были рождены цифровыми. И они лишь наращивают свои обороты, когда их конкуренты борются за выживание и даже банкротятся.

Дарья Кобякова: «На смену традиционной автоматизации пришла осознанная цифровая трансформация»

По словам Кобяковой, решающую роль в успехе цифровых компаний играют не приложение, сайт или внедренный искусственный интеллект. Гораздо важнее эффективно выстроенные внутренние операционные процессы. Если компания знает, сколько в них ручного труда, насколько эффективно сотрудники взаимодействуют между собой и с информационными системами, то она готова к выходу в «цифру». У нее есть возможность развивать бизнес без наращивания штата сотрудников.

Новые вызовы рынка требуют от бизнеса гибкого подхода к управлению процессами. Елена Колбей, эксперт практики управления ИТ-процессами компании «Крок», на примере внутренних проектов показала, как быстрота и гибкость могут существенно улучшить работу компании. До тех пор, пока в классической схеме «люди — процессы — технологии» роботы не заменили людей и есть человеческий фактор, нужно уделять ему повышенное внимание. Особенно это важно в ситуациях, когда появляются неопределенность, страх и паника, что произошло в период пандемии. В компании «Крок» очень быстро перестроили процессы. При появлении первых заболевших сформировали базу знаний и запустили службу поддержки по COVID-19.

«Прошлый март показал нам, что все может измениться быстро и надолго. Старые версии бизнесов могут в одночасье оказаться неактуальными, а вот лояльные клиенты действительно важны. Это тот фундамент, без которого многие не выжили», — констатировала Анна Кузнецова, руководитель направления BPM/ECM компании Naumen. В современном мире, перенасыщенном предложениями, лояльность потребителей становится базовой ценностью для любого перспективного бизнеса. Ключом к успеху является хороший сервис — оптимально сочетающий скорость, стоимость и объем услуг. Компаниям приходится двигаться с двух сторон: от процессов и от ИТ. Современные бизнес-решения позволяют выполнить и то и другое. В ходе выступления Кузнецова рассказала о нескольких подобных проектах.

Новые требования к образованию

Отдельной проблемой, серьезно тормозящей многие цифровые преобразования, является подготовка кадров. Как рассказал Олег Подольский, управляющий директор Центра компетенции по кадрам для цифровой экономики «Университета 2035», на фоне других стран доля ИТ-специалистов в России является низкой. Мы вдвое уступаем по среднему показателю по 28 странам ЕС, хотя уровень квалификации наших специалистов высок и стабильно растет. Ожидается, что к 2024 году на рынке ИТ-кадров будет дефицит до 1 млн человек.

Олег Подольский: «Самое важное сейчас — наблюдать, какие смешения отраслей происходят, и понимать, как это влияет на требования к образованию»

«В ходе цифровой трансформации и сами профессии, и содержание их деятельности будут кардинально меняться. Делать любые прогнозы по форме и содержанию профессий — сложная задача, — признал Подольский. — Единственное, что можно с уверенностью утверждать: роботы пока не займут место людей. Поэтому самое важное сейчас — наблюдать, какие смешения отраслей происходят, и понимать, как это влияет на требования к образованию».

Нужно помнить о том, что формат «Я учу — ты слушаешь» ушел в прошлое. Ситуация в компаниях меняется. Скорость изменений и формат принятия решений в разнородных, распределенных командах создают новые требования к реализации системной образовательной деятельности. К принципам обучения команд цифровой экономики можно отнести упор на развитие проектных команд на местах, учет отраслевой специфики, формирование индивидуальных образовательных траекторий для той или иной организации, а также апробацию и внедрение современных образовательных технологий.

Взгляд экспертов

Большой интерес на форуме вызвали выступления международных экспертов. Так, Марк Смолли, независимый консультант по управлению ИТ, поделился своими взглядами на связь между цифровыми и ИТ-стратегиями. В числе прочего он привел примеры из книги «ITIL 4 Digital and IT Strategy», в которой формулируются ключевые концепции стратегического применения технологий и описываются основные шаги на пути формирования и реализации стратегии. В книге рассматриваются необходимые практики и проблемы, которые при этом могут возникать.

Каймар Кару, независимый международный эксперт, считает, что ключевые трудности, с которыми сталкиваются и организации, и страны на пути к цифровому управлению, являются по своей природе не цифровыми, а вполне аналоговыми. Он рассказал об этих проблемах, предложил способы их разрешения и рассмотрел модели интеграции технологий в существующие способы работы.

Роман Журавлев: «Если ITIL вам нужен для работы, а не для того, чтобы сдать экзамен и повесить на стену сертификат, то не игнорируйте книги»

Роман Журавлев, менеджер развития ITSM-портфеля Axelos, поделился опытом первых лет применения ITIL 4 на практике и представил новую важную информацию о направлениях развития ITIL. Как подчеркнул Журавлев, примерно половину ценности ITIL содержат книги, а вторую половину — публикации под названием «практики». И «теоретическую» часть многие очень сильно недооценивают. Между тем есть вещи, о которых не рассказывают на курсах.

«Если ITIL вам нужен для работы, а не для того, чтобы сдать экзамен и повесить на стену сертификат, то не игнорируйте книги», — рекомендовал Журавлев.

Олег Скрынник, управляющий партнер Cleverics, провел мастер-класс «Картирование потока создания ценности: при чем тут поток и что такое ценность?». Как известно, современная эффективная скоростная работа строится вокруг потока создания ценности. Принципы его построения — отдельный интересный вопрос. В ходе воркшопа участники на основе заранее подготовленного кейса попробовали свои силы в составлении карты потока создания ценности. При этом удалось прояснить часто возникающие вопросы (например, в чем отличие потока от бизнес-процесса), разобраться с определением ценности и выявить случаи, когда не всякая работа ценна.

В рамках форума был проведен круглый стол «Сциллы и харибды стратегии цифровизации», участники которого поделились опытом преодоления трудностей на пути цифровой трансформации и предложили к обсуждению рецепты успешной цифровизации. Кроме того, на форуме подвели итоги конкурса «BPM-проект года».

В рамках 10-го форума BIG DATA 2021, проведенного издательством «Открытые системы», важное место занял тематический блок «Дата-проекты: платформы, подходы, практика». Наибольший интерес в нем вызвали выступления экспертов «Сбера» — признанного лидера российского рынка в области работы с данными. Ключевым направлением последних лет стала плотная работа компании со своими с дата-сайентистами и другими специалистами по данным (их в «Сбере» называют D-People) в попытках улучшить их «клиентский опыт».

Например, показательным стало внедрение инструментов, автоматизирующих работу дата-сайентистов, — средств автоматического машинного обучения (AutoML). Его цель — уменьшить ручной труд аналитиков. Такой подход выгоден там, где раньше машинное обучение не окупалось и где требуется частое переобучение моделей.

Однако построение моделей — всего лишь небольшая часть работы. До 2019 года многие процессы работы с данными были организованы далеко не оптимально: приходилось тратить огромное время на установку ПО и получение доступа к данным, а сами данные были разрозненными. Как констатировал Борис Рабинович, директор департамента управления данными «Сбера», большую часть времени дорогостоящие D-People не работали, а занимались решением «коммунальных вопросов»: получением инфраструктуры и вычислительных мощностей (этот процесс занимал до трех месяцев), установкой необходимых инструментов (до двух месяцев), поиском и получением данных (до двух месяцев).

«Мы осознали проблемы наших внутренних клиентов и пересмотрели процессы и подходы к организации их рабочих мест. Данные и вычислительные мощности в ряде случаев теперь можно получить за час, быстро выдается полный инструментарий и предоставляются необходимые библиотеки», — подчеркнул Рабинович.

Построенный супермаркет данных стал единым окном во вселенную данных «Сбера» и важнейшим элементом создаваемой фабрики данных. Он позволил радикально ускорить все процессы работы с данными. Процесс оформления заказа на данные составляет около 10 минут, а весь процесс от входа в систему до получения данных занимает от 30 минут до суток, в зависимости от сложности работ. Супермаркет обслуживает около 200 заказов в день, и ежедневно через инфраструктуру супермаркета «гуляет» около 350 Тбайт данных.

Дмитрий Карбасов, руководитель управления промышленного искусственного интеллекта "Евразийской группы" (ERG), рассказал об использовании искусственного интеллекта для оптимизации закупочной деятельности.

«Мы в автоматическом режиме ищем поставщиков с наиболее выгодными ценами, строим базу продавцов и обрабатываем ее по интересующим нас алгоритмам — как для поиска минимальных цен, так и для заполнения конкретных лотов», — отметил Карбасов. При этом искусственный интеллект отвечает за выявление и устранение ошибок в позициях, за стандартизацию и поиск претендентов на роль поставщиков. Компании удалось значительно повысить прозрачность закупок с помощью создания единой базы цен.

Как отметил Андрей Майоров, технический директор РДТЕХ, телемедицина — это вовсе не общение по Skype с врачом, а медицина на основе данных, собираемых в реальной жизни. Рынок предлагает тысячи моделей носимых гаджетов, которые можно использовать для чего-то большего, чем подсчет шагов. Ярким примером может служить сервис цифровой медицины Actenzo. Майоров поделился опытом создания системы мониторинга физиологических параметров организма и предупреждения о развитии негативных трендов в состоянии здоровья человека. С помощью фитнес-браслетов решение измеряет пульс, давление, температуру, делает ЭКГ, оценивает физическую активность и качество сна.

Максим Милков, технический директор департамента анализа данных Softline AI, рассказал о преимуществах использования технологий обработки естественного языка (Nature Language Processing, NLP) для оптимизации документооборота. Проблемы поиска корпоративной информации общеизвестны: опросы показывают, что сотрудники тратят на добычу необходимой информации до 16 часов в неделю. При этом только в 56% случаев они находят ее, и большинство отмечают, что искать информацию гораздо сложнее, чем в Интернете. В решении проблемы помогает вопросно-ответная система, понимающая смысловое значение запроса. Она способна существенно облегчить жизнь пользователей и освободить массу времени.

Роль облаков и синергия с ИТ

Развитие облачных сервисов сыграло важную роль в ускорении дата-проектов, реализуемых многими компаниями. Как отметил Дмитрий Павлов, менеджер по развитию бизнеса Yandex.Cloud Data Platform, случаи полного (а тем более быстрого) перехода компаний в облако крайне редки. Обычно такие проекты происходят поэтапно и растянуты во времени. Часто компании ограничиваются лишь переносом в облако вычислительных мощностей и на этом останавливаются.

Ситуация значительно изменилась с появлением экосистем, в которых провайдер предоставляет комплекс услуг, обеспечивая их интеграцию. Тем не менее вопрос выбора оптимальной модели приобретения инфраструктуры до сих пор актуален и во многих случаях не имеет однозначного ответа.

Александр Волынский, архитектор PaaS-продуктов Mail.ru Cloud Solutions, согласен с тем, что облако предоставляет много возможностей для работы с большими данными. В большинстве случаев при построении хранилища данных компаниям приходится выбирать между моделями PaaS и IaaS, но есть и альтернатива. Волынский рекомендовал для работы с большими данными в облаке использовать инструменты Kubernetes. За счет этого можно получить продвинутую платформу для управления данными. Важно, что все используемые для таких целей инструменты являются открытыми.

Никита Кардашин, руководитель отдела развития интеллектуальных систем Naumen, порекомендовал найти точки соприкосновения CIO и CDO, где классические ИТ могут быть полезны для работы офиса данных. «Какие бы идеи ни возникли у руководства компании с точки зрения цифровизации и трансформации бизнеса, они будут опираться на процессы, архитектуру ИТ и работу ИТ-специалистов», — констатировал он. В ИТ наработан огромный пласт опыта, касающегося доставки ценности бизнесу и аналитики результатов этих усилий. Этот опыт зафиксирован в ITIL. В офисе данных часто пытаются изобретать велосипед, вместо того чтобы использовать лучшие практики. Процессы управления ИТ могут помочь в монетизации данных, обеспечении их качества, повышении надежности сервисов и сокращении издержек.

Не менее важен и обратный обмен опытом: многим компаниям будет полезно применить современные технологии к процессам управления ИТ. Как ни странно, ИТ — далеко не самая продвинутая область с этой точки зрения.

«Самое главное — появилось понимание того, что сами по себе данные имеют не слишком большую ценность. При необходимости их не так уж и сложно раздобыть. Гораздо ценнее знания, полученные из них, и умение эти знания получать», — так в своем выступлении на форуме подвел итог десятилетнего развития рынка технологий больших данных Сергей Мацоцкий, президент компании «ГС-Инвест», которому в 2012 году довелось открывать пленарную сессию на самом первом форуме BIG DATA.

10 лет назад многие считали, что необходимо собрать вместе как можно больше данных, после чего гениальные открытия в окружающем мире не заставят себя ждать. Однако с прорывами не сложилось: нельзя сказать, что появление больших данных радикально перевернуло нашу жизнь. Огромного количества передовых решений (IBM, EMC, Oracle и т. п.), созданных в тот период, уже не существует, да и сами технологии разделились на части, а понятие больших данных очень быстро стало зонтичным. Более того, на рынке обработки данных царят платформы категории Open Source.

По мнению Мацоцкого, открытые платформы находятся в самом начале своего феноменального развития, и чем дальше, тем большую роль они будут играть. На их базе возникают совершенно новые бизнес-модели. Это принципиально новое экономическое явление, до сих пор не слишком оцененное, будет играть очень важную роль, особенно в нашей стране, где высоки требования к импортонезависимости.

Сергей Золотарев, генеральный директор Arenadata, также отметил, что сейчас наблюдается бум экосистем, в использовании которых задали тон мировые ИТ-гиганты. У нас ярким примером является «Сбер», не случайно отказавшийся от второй части названия, — теперь это уже не только финансовый институт. Таков путь на ближайшие 10 лет: если речь идет о реализации серьезной идеи, то к этому надо относиться как к созданию экосистемы. Компаниям приходится либо разрабатывать собственную экосистему, либо становиться частью другой.

Леонид Жуков: «Развитие искусственного интеллекта является для 'Сбера' абсолютно критическим фактором повышения эффективности. Сейчас у нас трудятся 1,6 тыс. так называемых D-people — специалистов по работе с данными»

Леонид Жуков, возглавляющий Лабораторию по искусственному интеллекту «Сбера», признал, что его коллективу приходится заниматься в буквальном смысле технологиями будущего: многие из создаваемых решений еще очень рано применять, но они универсальны и будут иметь важное прикладное значение. Например, по его мнению, в транзакционных данных заключено столько ценности, что использовать их в нынешних системах пока довольно опасно — по крайней мере, до решения этических вопросов.

В любом случае развитие искусственного интеллекта является для «Сбера» абсолютно критическим фактором повышения эффективности. Сейчас над этим трудятся 1,6 тыс. так называемых D-people — специалистов по работе с данными.

Постоянная эволюция экосистем и платформ доставляет компаниям много проблем. Как подчеркнул Евгений Степанов, руководитель направления Vertica в России и СНГ компании Micro Focus, часто организации вынуждены принимать компромиссные решения, реализуя свои платформы для работы с данными. Новые продукты требуют слишком долгой адаптации, и компании строят свои системы на существующих технологиях, которые не справляются с новыми бизнес-задачами.

Управление данными становится все актуальнее

Алексей Сидоров, директор по управлению данными Denodo, начал выступление цитатой Эйнштейна: «Вы никогда не сумеете решить возникшую проблему, если сохраните то же мышление и тот же подход, который привел вас к этой проблеме». Сидоров считает, что основной причиной проблем является жесткость созданной инфраструктуры для работы с данными. Данных стало не просто больше: они стали разнородными и перестали вписываться в существующую структуру хранилищ данных. Архитектуры, которые хорошо работали до определенного времени, перестают отвечать современным требованиям компаний. Постепенно приходит понимание того, что невозможно собрать все доступные данные в единый репозиторий. Решить проблему может архитектура виртуализации данных, подразумевающая отказ от их непосредственного перемещения.

Алексей Сидоров: «Данных стало не просто больше. Они стали разнородными и перестали вписываться в существующую жесткую структуру хранилищ данных»

Как считает Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group, в вопросах демократизации данных давно пора переходить от теории к практике. Не случайно 59% опрошенных бизнес-руководителей считают главной задачей директоров по данным именно демократизацию данных. Логика бизнеса очевидна: каждый сотрудник компании должен выполнять свою работу, а не искать данные или решать, можно ли им доверять. Выстроенные процессы управления данными не позволяют создать что-то новое, однако могут радикально ускорить существующие процессы.

Вопросам скорости, но уже другой — вычислительной — было посвящено и выступление Сергея Шестакова, генерального директора Luxms.

«Низкая производительность BI-систем на больших объемах данных является известной проблемой. Мы ее называем «кофе-брейк-аналитика»: после запуска отчета можно смело идти пить кофе», — признал Шестаков. По его словам, эта проблема решается путем построения дата-центричной архитектуры. При этом время выполнения запроса может сократиться в десятки раз — например, с получаса до одной минуты.

«Проблемы больших данных начинаются с метаданных. Нужны специальные инструменты для их решения — управления данными и их качеством», — заявил Роман Стрекаловский, ведущий архитектор компании «Юнидата». Если проводить аналогию со строительством дома, то управление метаданными — это план, без которого сложно построить что-то качественное. Внедрение разрозненных систем с большим потоком транзакционных данных без такого плана (а значит, и без понимания того, зачем эти технологии внедряются и как они повлияют на бизнес компании) чревато проблемами. И если такой план рождается эмпирическим путем по ходу проекта, то риски предприятия серьезно растут.

По словам Павла Егорова, руководителя проектов big data компании «Крок» в промышленности, все больше предприятий осознают необходимость создания цифровой платформы, способной выступать в роли единой точки доступа к цифровым сервисам и данным. Именно она является необходимым базисом для реализации цифрового двойника предприятия — подхода, который постепенно становится стандартом и к которому принято стремиться. Сбор данных и их обработка позволяют организовывать мониторинг событий, проводить событийный анализ, выявлять отклонения в режиме реального времени. На основе полученной информации создаются решения промышленной аналитики и цифровые ассистенты, которые в целом дают мощный синергетический эффект.

Госсектору тоже нужны данные

Крайне важно и то, что большие данные не только начали приносить пользу в бизнесе, но и стали использоваться в социальных проектах. Вера Адаева, директор Центра цифрового развития АСИ, рассказала о ряде проектов, реализованных в рамках хакатонов World AI&Data Challenge. Хакатоны хорошо зарекомендовали себя как инструмент рекрутинга и обеспечения притока инноваций в компании. Их устраивают все крупные организации, которые могут себе это позволить. Однако у государственных структур и некоммерческих сообществ такого инструмента нет.

Проекты, формирующиеся в рамках World AI&Data Challenge, — это задачи, в которые никогда не пойдет бизнес: зачастую они не слишком рентабельны и требуют проверки гипотез. Так появились решения, связанные с повышением безопасности и снижением аварийности на дорогах, изучением портретов малообеспеченных семей, повышением туристической привлекательности регионов.

Иван Фост: «Доля актуальных и достоверных данных в госсекторе составляет не более 30%, хотя о важности обеспечения качества данных говорят абсолютно все»

Как экспериментировать с данными в российской правовой среде, не нарушая закона, обсудили участники круглого стола «Перспективы развития отрасли больших данных с учетом появления экспериментально-правовых режимов», организованного Ассоциацией больших данных. Необходимость принятия новых правил для проведения согласованных экспериментов была ясна бизнесу, но крайне тяжело воспринималась государством. О том, что такое экспериментально-правовые режимы, как работать в новых реалиях с искусственным интеллектом, а также о том, как крупный бизнес планирует участвовать в этой инициативе, беседовали участники круглого стола — представители Администрации президента РФ, Минэкономразвития РФ, АНО «Цифровая экономика», Центра цифрового развития АСИ, ДИТ Москвы и Ассоциации больших данных.

О веяниях, наблюдающихся в работе с данными в госсекторе, и проблемах, с которыми приходится сталкиваться, рассказал Иван Фост, руководитель департамента управления данными Аналитического центра при правительстве РФ. Он привел примеры аналитических сервисов для решения социальных задач — например, использование мониторинга доступности продовольствия или распространенности занятий спортом среди пенсионеров.

В целом автоматизация текущих процессов в госсекторе и их наполненность данными весьма высоки. Однако доля актуальных и достоверных данных составляет не более 30%, хотя о важности обеспечения качества данных говорят абсолютно все. Как резюмировал Фост, запросы государства очень велики: на всех уровнях власти требуются качественные данные, причем очень быстро, но при этом на разных уровнях эти требования различаются и даже зачастую противоречат друг другу.